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Enregistrement W7019961206

Intelligence économique: terminologie et maturité de la discipline : approche comparée

2016· other· fr· W7019961206 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuereroDoc Digital Library · 2016
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Job evaluationJob market
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce travail de bachelor a pour but de comparer la maturité de l'Intelligence économique dans plusieurs pays à savoir : les Etats-Unis, le Canada, l'Angleterre, la France et la Suisse. Ceci afin de pouvoir démontrer s’il existe une pratique helvétique en Intelligence économique, par rapport aux pratiques étrangères. Pour cela il a été nécessaire de comprendre le vocabulaire utilisé dans chacun de ces pays ainsi que les termes utilisés : Intelligence économique, Competitive Intelligence, Business Intelligence, Market Intelligence et de les placer dans des contextes géographiques et culturels. Il a également été nécessaire de déterminer leur champ d'application. Il s'agissait ici, de définir si leur orientation était plutôt militaire, marketing ou concurrentielle par exemple et de déterminer auxquels des trois piliers de l’IE (veille, protection, influence) ces définitions appartiennent. Un état de l'art sur les formations en IE dans ces pays ainsi que sur le nombre de thèses publiées sur le sujet ont permis de déterminer la maturité de cette discipline dans le monde académique. Les résultats ont démontré que les Etats-Unis et la France sont les plus avancés en termes de formations. La Suisse quant à elle, a publié autant de mémoires que le Royaume-Uni et le Canada. Il a également été fait un état de l'art sur le nombre d'associations professionnelles ainsi que sur les manifestations régulières en Intelligence économique. Cela nous a permis de voir dans quel pays la profession est la plus active. Nous avons pu observer une grande activité professionnelle au Canada et en France, en comparaison aux Etats-Unis qui ne possèdent que très peu d’évènements et d’associations spécialisées en IE. Tous ces résultats mis en parallèle nous ont donné un aperçu général des pratiques de l’IE à travers le monde, et ainsi permis de situer la pratique suisse. Il s’est avéré que contrairement à la France, l’Etat n’est pas impliqué dans le développement dans cette discipline. L'Intelligence économique en Suisse a besoin des professionnels et du monde académique pour se développer. Comme en 2003, lors du lancement de la première formation en IE, initiative de J. Deschamps. Ces résultats ont également démontré que nous ne sommes finalement pas aussi en retard comparé aux autres pays.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,098

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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